在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2:输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明:你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。 这一题可能是高频考题吧！涉及
思路：利用快速排序的思想，把数组递归划分成两部分。设划分为x，数组左边是小于等于x，右边大于x。 关键在于寻找一个最优的划分，经过 Blum 、 Floyd 、 Pratt 、 Rivest 、 Tarjan五位大牛的研究总结，提出了BFPRT 算法（也就是中位数...
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2021-08-27 14:48:13
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时间复杂度一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。在实际中关注的是算法的最坏运行情况。大O的渐进表示法： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。时间复杂度计算举例例1：void func2(int N) {
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2023-10-05 20:43:14
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时间空间复杂度是衡量代码执行效率的一个重要指标。事后统计法依赖于测试环境，会受极端数据规模的影响，所以时间空间复杂度分析就应运而生了 大O时间复杂度表示法T（n）代表代码执行的时间，f（n）代表每行代码执行次数的总和，O是代表前面两个变量成正比，n是数据规模大O时间复杂度实际上并不代表代码具真正运行的时间，而是代表代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以也叫渐进时间复杂度，简称时间复杂
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2024-05-01 23:21:57
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先看一到入门题，这里k=2剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字难度简单34数组中有一个数字出现的次数
原创
2022-12-12 19:03:16
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//------------------>摘自：https://blog.csdn.net/qq_41523096/article/details/82142747《一套图 搞懂“时间复杂度”》渐进时间复杂度比如算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。所以，这时候有了渐进时间复...
原创
2021-09-29 13:37:01
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复杂度包括：时间复杂度和空间复杂度，它是用来衡量算法好坏的工具。时间复杂度：是一个数学函数，定量描述一个算法的运行时间。算法中的基本操作执行次数，为算法的时间复杂度。时间复杂度是将一个程序中，所有的基本指令执行的次数全部相加得到的一个函数。例：//由分析可知，该程序中数据规模n与基本操作次数的关系为：f(n)=3 * N^2 + 9 * N + 32
public static void func
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2023-08-16 23:54:53
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时间复杂度O(n)的计算
我们通过以下几个例子来说明：时间复杂度计算方法：
for (i = 0; i < N; ++i)
 
原创
2011-05-07 15:14:08
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画一个16个格子。大O表示计算的操作数。 算法1 需要16步。 算法2 算法1的时间复杂度为O(n) 算法2的时间复杂度为O(logn) n为元素个数16 O中的内容为操作的次数 5种常用的时间复杂度
原创
2021-08-05 16:32:04
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前言B+ 树搜索时间复杂度到底是什么（这篇文章分析了全网各种关于b+树时间复杂度相关博客的结论，总结并分析了他们结论差异的原因）。 本文在此基础上，对文中的结论做了进一步思考（如果对解题过程不感兴趣，可以直接看最后的总结）。正题在这篇文章中，得知B+树在内存里的时间复杂度是：然后我就想比较一下B+树和二叉树的时间复杂度。我们知道二叉树的时间复杂度是O(logn)【计算机行业的简写：把底数2给省略了
在学习编程的过程中，我觉得不止要获得课本的知识，更多的是通过学习技术知识提高解决问题的能力，这样我们才能走在最前方，本文主要讲述java变量和类变量的访问 ，更多Java专业知识，广州疯狂java培训官网与你分享; 时间复杂度 时间复杂度简单的理解就是执行语句的条数。如果有循环和递归，则忽略简单语句，直接算循环和递归的语句执行次数。 比如： [java]
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2023-07-14 00:22:07
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时间复杂度1、时间频度时间复杂度通常是衡量算法的优劣的，衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的，由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间。算法的执行时间和语句的执行次数成正比，因此通过计算执行测试来推断执行时间。算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n)，n是问题的规模，T是Time，即时间频度。2、时间复杂度n不断变化时，T(n)也在不断变化，为了考察两者变化时呈现什么规律，可以
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2023-07-14 00:07:02
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文章目录四-上, 单链表(Linked List)4.1 定义和栗子4.2 单链表4.2.1 单链表的定义,结构和特点4.2.2 单链表常用方法的具体实现4.2.2.1 单链表的链接和打印的具体实现4.2.2.2 单链表的修改和删除的具体实现4.2.2.3 单链表的有序插入的具体实现4.3 单链表的几个典型例题4.3.1 求单链表中的有效结点个数4.3.2 查找出单链表中的倒数第k个结点4.3.3
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2023-08-10 21:26:33
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我一直有个疑问，为什么hashmap能够实现O(1)的查找复杂度。。纵使其存储了一些键值对<key,value>，那也只能保证你找到了key值之后，能够在O(1)事件内查询到value值。。而我的疑问是，怎么保证key值的查找也在O(1)事件内完成。而这也是整个hashmap中最关键的问题。
一、理解：
通过阅读jdk的源码，我对该问题的理解如下：
我们知
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2024-07-02 21:51:39
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复杂度算法效率时间复杂度什么是时间复杂度推导大 O 阶的方法算法情况计算冒泡排序的时间复杂度计算二分查找的时间复杂度计算阶乘递归的时间复杂度计算斐波那契递归的时间复杂度空间复杂度计算冒泡排序的空间复杂度计算斐波那契数列的空间复杂度（非递归）计算阶乘递归Factorial的时间复杂度 算法效率在使用当中，算法效率分为两种，一是时间效率(时间复杂度)，二是空间效率(空间复杂度)。时间复杂度是指程序运
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2023-09-20 03:24:46
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写在前面：\(log_2n\)均记作\(logn\)，实际上在计算机中，\(lnx,lgx\)和\(log_2x\)数值一致，因为：\[log_ab=\dfrac{log_ca}{log_cb}
\]所以：\[log_2x=\dfrac{lnx}{ln2}=lnx(\lim\limits_{x\to+\infty})
\]\[log_2x=\dfrac{lgx}{lg2}=lgx(\lim\li
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2024-03-22 16:02:46
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转：https://blog..net/zxm490484080/article/details/72210501 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量； 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 时间复杂度 计算时间复杂度的方法：
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2018-04-07 12:28:00
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算法的复杂度分析主要包含两个方面：时间复杂度分析空间复杂度分析为什么要进行复杂度分
原创
2023-04-23 12:40:30
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排序算法的时间复杂度和空间复杂度：选择排序、插入排序、冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1);堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1);希尔排序的时间复杂度为O(n^2)~O(n),平均O(n^1.5)；空间复杂度为O(1);注意快速排序，时间复杂度最优是O(nlogn),最优情况是每次选取的分界值都恰好平分数组T[n] =2T[n/2] + f(n)；T[n/
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2023-08-14 16:14:30
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先来了解下时间复杂度各参数的含义： 在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n)，
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2023-09-01 11:05:05
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